1º FÓRUM INTERNACIONAL ECOINOVAR Santa Maria/RS – 15 a

1º FÓRUM INTERNACIONAL ECOINOVAR
Santa Maria/RS – 15 a 17 de Agosto de 2012
Eixo Temático: Inovação e Sustentabilidade em Diferentes Setores
ANÁLISE DOS EXTREMOS DE TEMPERATURA PARA PORTO ALEGRE-RS
ANALYSIS OF TEMPERATURE EXTREMES TO PORTO ALEGRE-RS
Jéssica Stobienia Gonçalves, Daniel Caetano Santos e Simone Erotildes Teleginski Ferraz
RESUMO
O presente trabalho trata-se da análise estatística de temperatura máxima e mínima da Estação
Meteorológica Convencional do INMET em Porto Alegre-RS a fim de obter o comportamento
temporal dessas variáveis. O período de análise foi de janeiro de 1960 até dezembro de 2009
utilizando a climatologia de 1961-1990. Foi utilizado o software RClimDex desenvolvido por
Xuebin Zhang e Feng Yang do Climate Research Branch Environment Canada Downsview
em Ontario/Canadá. Foram calculados cinco índices: SU25 que mostra o número de dias em
que a temperatura máxima excedeu os 25ºC, WSDI que nos dá a contagem de pelo menos seis
dias consecutivos em que a temperatura foi maior do que 90º percentil, DTR que é a diferença
média mensal entre temperatura máxima e mínima, TN90P e TX90P que são respectivamente
o número de dias em que a Temperatura mínima e máxima foi maior do que 90º percentil. Os
resultados dos índices mostraram que os extremos de temperatura estão aumentando em
relação às últimas décadas.
Palavras-chave: índices climáticos, temperatura mínima e máxima, mudança no clima local.
ABSTRACT
The present work treat the statistical analysis of maximum and minimum temperature from
the meteorological station INMET Conventional in Porto Alegre-RS to obtain the temporal
behavior of these variables. The analysis period was january 1960 to december 2009 using the
1961-1990 climatology. We used the software developed by RClimdex Xuebin Zhang and
Yang Feng Climate Research Branch of Environment Canada in Downsview Ontario /
Canada. We calculated five indexes: SU25 that shows the number of days the maximum
temperature was exceeded 25 ° C, WSDI that gives us the count of at six consecutive days the
temperature was higher than 90 percentile, DTR which is the monthly average difference
between maximum and minimum temperature, and TN90P TX90P which are respectively the
number of days during which the minimum and maximum temperatures was higher than the
90th percentile. The results of indices showed that the extremes temperatures has increased
over the last decades.
Keywords: climate indices, minimum and maximum temperatures, change in local climate.
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INTRODUÇÃO
O clima de uma região se modifica naturalmente durante uma longa escala de tempo,
porém nos últimos anos tem-se discutido sobre as mudanças climáticas por causas
antropogênicas. Há fatores naturais que modificam o clima como a ODP (que é um índice
climático com base em padrões de variação na temperatura da superfície do mar do Pacífico
Norte) e ENOS (El Niño e La Niña – que é caracterizado por um aquecimento/resfriamento
anormal das águas superficiais no oceano Pacífico Tropical), como também existem fatores
humanos como o aumento dos gases do efeito estufa na atmosfera (emissão de poluentes por
automóveis, indústrias e desmatamentos) e o aumento de áreas urbanas (ilhas de calor), entre
outros. Os fatores que modificam o clima global e regional afetam a sociedade direta e
indiretamente, desde o conforto térmico humano como no zoneamento agrícola, influenciando
na área de plantio e condições meteorológicas adequadas para o manejo.
Por isso, é importante se conhecer a variabilidade climática regional. Para isso é
empregado o uso de análises estatísticas de dados meteorológicos observados para se obter o
comportamento médio dessas variáveis. Conhecendo como se comportam as variáveis
climáticas podemos verificar as mudanças no clima presente e estimar o clima futuro. O
método estatístico usado foi o software RClimDex desenvolvido por Xuebin Zhang e Feng
Yang do Climate Research Branch Environment Canada Downsview em Ontario/Canadá, que
calcula índices de extremos climáticos recomendados pelo CCI/CLIVAR Expert Team on
Climate Change Detection, Monitoring and Indices (ETCCDMI).
OBJETIVO
O principal objetivo deste trabalho é analisar os dados de temperatura mínima e
máxima da estação meteorológica de Porto Alegre através do software estatístico RClimDex
para obter a comportamento ao longo das últimas décadas dessas duas variáveis.
METODOLOGIA
Foi utilizado dado de temperatura da estação meteorológica convencional do INMET
localizada em Porto Alegre – Rio Grande do Sul (Latitude -30.05°; Longitude -51.16°;
Altitude 46.97m) numa série de 50 anos de dados iniciando em janeiro de 1960 até dezembro
de 2009.
Os dados da estação foram separados, para termos somente as informações de
temperatura mínima e máxima, e reorganizados para que ficassem no formato de leitura do
RClimDex (1.0). Foram calculados cinco índices utilizando a climatologia de 1961-1990
(Tabela 1).
Tabela 1 – Índices estatísticos do RClimDex
Índice
Descrição
Unidade
SU25
Número de dias no ano em que a Temperatura máxima diária >25ºC Dias
WSDI Contagem do conjunto de pelo menos seis dias consecutivos em que Dias
a Temperatura máxima >90º percentil
TN90P Número de dias em que a Temperatura mínima >90º percentil
Dias
TX90P Número de dias em que a Temperatura máxima >90º percentil
Dias
DTR
Graus
Celsius
Diferença média mensal entre Temperatura máxima e mínima
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RESULTADOS
O índice SU25 (Figura 1) mostrou que o número de dias em que a temperatura
máxima excedeu os 25ºC vem aumentando nas últimas décadas e que esse aumento foi mais
significativo durante a década de 90.
Figura 1 – Índice climático SU25
O índice WSDI (Figura 2), que representa ondas de calor, mostrou que esse fenômeno
também vem aumentando em totais anuais bem como na sua frequência, sendo mais
significativo a partir do final dos anos 1990.
Figura 2 – Índice climático WSDI
Os índices TN90P e TX90P (Figura 3 e 4) nos mostram que tanto para a temperatura
mínima quanto para a temperatura máxima é observado uma tendência de aumento no número
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de dias em que a temperatura excedeu o 90º percentil. Esse aumento é mais significativo na
temperatura máxima a partir do final dos anos 1990.
Figuras 3 – Índices climáticos TN90P
Figuras 4 – Índices climáticos TX90P
No índice DTR (Figura 5), que nos mostra a amplitude média mensal da temperatura,
podemos observar que há uma pequena variação na amplitude mensal, porém a década de 90
a amplitude foi maior fazendo aumentar o coeficiente angular da linha de tendência.
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Figura 5 – Índice climático DTR
CONCLUSÃO
A partir da análise dos gráficos gerados pelo RClimDex podemos observar que está
havendo um aumento significativo da temperatura máxima e ondas de calor com início em
meados dos anos 80 com pico nos anos 90. Esse aumento pode estar ligado tanto a fatores
regionais, como o aumento populacional e desenvolvimento industrial da região, quanto a
fatores globais, como á ODP (Oscilação Decenal do Pacífico).
O aumento da temperatura mínima e máxima nas últimas décadas evidencia a
importância de se conhecer os fatores responsáveis por esse aumento, para que possa ser
discutido o que poderá ser feito para se reverter esse quadro no futuro.
RECOMENDAÇÃO DE ESTUDO
Fica como proposta para a continuação deste trabalho uma pesquisa mais detalhada em
relação a influencia da ação antropogênica no aumento da temperatura (como ilhas de calor).
Pois, como a Estação Meteorológica Convencional do INMET em POA esta localizada dentro
da cidade, precisamos saber quanto os efeitos antropogênicos locais estão influenciando nas
mudanças de microclima em comparação com os efeitos de mudanças do clima global.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Alexander L.V., et al. (2006), Global observed changes in daily climate extremes of
temperature and precipitation, J. Geophys. Res., 111, D05109, doi:10.1029/2005JD006290.
Caesar, J.L. Alexander, and R. Vose (2006), Large-scale changes in observed daily maximum
and minimum temperatures: Creation and analysis of a new gridded data set, J. Geophys.
Res., 111, D05101, doi:10.1029/2005JD006280.
Santos, C.A.C., et al. (2008), Tendências dos Índices de Precipitação no Estado do Ceará,
Revista Brasileira de Meteorologia, v.24, n.1, 39-47, 2009.
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